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文檔簡介
1、隨著精準農業(yè)的快速發(fā)展以及對土地資源與環(huán)境的重視,我國現有土壤信息的詳盡程度已經無法滿足這些領域的需求,傳統(tǒng)的土壤普查方法勢必長期地消耗大量物力、財力和人力。新興的數字土壤普查技術以成土因素學說為理論基礎,運用“3S”技術和現代數學方法建立定量土壤—景觀模型,分析土壤類型空間分布的相似度,進行推理制圖,成為目前該領域的主要研究方向。本文以青海省民和縣作為研究區(qū),通過數據挖掘技術對土壤圖中的土壤類型與其對應的環(huán)境因子間的關系進行分析,以此
2、推理制圖。主要得出如下結果:
?。?)本文以成土因素學說為理論基礎,選取研究區(qū)地質、植被、土地利用覆被、年均氣溫、年均降水量、DEM以及從DEM中提取的坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率和地形濕度指數11個環(huán)境因子建立環(huán)境因子數據庫。
?。?)以500m為單位進行自動格網布點,要求每個圖斑不少于5個點,每種亞類不少于20個點,對達不到要求的圖斑再進行手動添加樣點,并提取11種環(huán)境要素,得到研究區(qū)樣本集。對樣本數據進行處理后,
3、采用C5.0決策樹分類方法計算土壤—環(huán)境的關系,并使用反復刪除錯分數據的方法,將分類精度提高到98.95%。通過分析土壤與單個環(huán)境因子間的關系以及歸納總結每個土壤類型與環(huán)境因子組合的關系,對決策樹生成的規(guī)則進行整合。最后得到研究區(qū)土壤與環(huán)境關系的規(guī)則集。
(3)采用基于規(guī)則的模糊推理方法進行土壤相似度計算。使用規(guī)則設置每種土壤亞類與單個環(huán)境因子間的隸屬度曲線,如此建立每種土壤類型的各個規(guī)則,通過綜合每種土壤亞類對應的環(huán)境因子組
4、合得到14種土壤亞類的相似度圖,并對其進行硬化處理,得到最終的土壤亞類分布圖。與已有土壤圖進行對比,結果顯示相似度較高,但得到的推理圖中土壤亞類分布較零散。使用野外采樣數據驗證推理獲得的研究區(qū)數字土壤亞類圖的精度,結果顯示部分亞類由于空間上的漸變性和交錯性產生了錯分,但是總分類精度達到60%,在有限的野外采樣點的驗證下,這個精度達到了預期的效果。因此,使用該方法推理制圖不僅能將土壤在空間上的連續(xù)變化體現出來,從而克服了傳統(tǒng)土壤制圖基于多
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